Deformation assisted precipitation in binary alloys: A competition of time-scales
Notice bibliographique
Résumé
We consider the process of precipitation in binary alloys in the presence of mechanical deformation. It is commonly observed that mechanical deformation prior to or during precipitation leads to microstructure with excess defects, which allows for enhanced precipitate nucleation and growth rates [1--3]. To investigate this phenomenon, we employ a two-dimensional phase-field crystal alloy model endowed with a temperature dependent mobility, making it capable of recovering isothermal transformation (TTT) diagrams with a characteristic inflection point (nose) about a critical temperature. We examine the variation in the timescale of precipitation and its connection to the timescale of the applied deformation, focusing on the roles of atomic defects in the processes involved. Our results indicate that precipitation is initially delayed through application of a deformation until a critical strain is achieved, beyond which precipitation proceeds more rapidly, assisted by plastic deformation such as grain boundary serration or dislocation nucleation. We show that the evolution of the precipitated fraction, $f(t)$, departs from classical Avrami behavior. Specifically, $df/dt$ develops two peaks indicative of a ``plateau''-like inflection in $f(t)$, signaling the transition to defect-assisted precipitate nucleation. We analyze these plateaus as a function of the deformation rate and demonstrate that they exhibit a discontinuous bifurcation as the timescale of applied deformation is increased. These findings are compared to and found to be consistent with experiments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».